事件触发并发数据流：提高虚拟仪器可视化编程语言的性能与响应速度

本文档主要探讨了"基于事件触发并发数据流的可视化语言"这一主题，发表于2003年的浙江大学学报(工学版)。作者王瑞荣、汪乐宇和周泌针对现有的可视化编程语言普遍基于纯数据流模型的局限性，提出了一个改进的方法。纯数据流模型在与操作系统事件驱动模型的协同方面存在问题，如CPU利用率低和对外部事件响应缓慢。 传统的纯数据流模型，即Homogeneous Dataflow模型，强调数据的流动和处理，但并不完全适应现实世界中的事件驱动环境。为了克服这些问题，研究者们发展了事件触发并发数据流(Event-Triggered Concurrent Dataflow, ECDF)模型。ECDF模型引入了并发多线程机制，增强了对外部事件的响应能力，支持阻塞调用（锁定）和重叠I/O操作，从而提高了程序的灵活性和性能。 本文的核心创新在于设计了一种面向虚拟仪器的可视化编程语言E，该语言的特点在于其对各种操作模式的支持，包括六类仪器控件，这些控件能够实现对复杂仪器系统的有效控制。此外，作者还提出了双向对话通信模式，使得编程语言与虚拟仪器设备之间能进行更高效的信息交换。 实验结果显示，基于ECDF的可视化编程语言E在运行效率上表现出色，对外部事件的响应时间显著缩短，对于虚拟仪器系统的描述能力也相当强大。因此，该语言不仅提升了编程的直观性和效率，还在实时系统中具有重要的应用价值。 本文的研究成果对于提升虚拟仪器的开发效率和用户体验具有重要意义，同时也为可视化编程语言的设计提供了一个新的方向，即如何更好地融合数据流模型和事件驱动模型，以适应不断发展的信息技术需求。通过这篇论文，读者可以了解到如何在复杂的工业环境中利用可视化工具提高程序的性能和可维护性。